基于深度解析模型的农田全剖面土壤有机碳预测优化研究

推荐：针对农业系统模型中土壤有机碳(SOC)垂直动态模拟不足的问题，研究人员通过改进APSIM模型，引入SOC分解速率深度调节因子(fD)，在中国五大麦玉主产区长期试验数据验证下，将模型对多层SOC动态的预测R2从0.75提升至0.93。该研究为精准评估耕作-施肥-秸秆管理对全剖面碳储量的影响提供了方法论突破。

　　

土壤有机碳（SOC）是维系农业可持续发展和气候调节的核心要素，但传统模型对SOC垂直动态的简化处理导致预测存在显著偏差。尤其在占全球耕地面积40%的中国麦玉轮作区，深层土壤（>30 cm）储存着两倍于表土的碳库，却因采样困难和机理认知不足成为"碳盲区"。更棘手的是，现行农业系统模型如APSIM采用恒定的SOC分解速率，且依赖难以量化的惰性碳库(IOC)假设，既不符合"土壤无绝对惰性碳"的新认知，也无法捕捉管理措施对剖面碳分布的梯度影响。

针对这一瓶颈，中国的研究团队创新性地改造了APSIM模型框架。他们摒弃IOC假设，引入指数型深度调节因子f_D=e^-D·α（D为土层深度，α为形态参数），使SOC最大分解速率(k_HOC,max)随深度呈指数衰减。研究团队从中国气象局获取五地（河北栾城、河南封丘等）7-22年的田间试验数据，涵盖不同耕作深度（0-100 cm）、秸秆还田比例（0-100%）和施氮水平（75-478 kg N ha^-1），通过100次参数优化循环和4种CMIP6气候情景模拟，系统评估了模型改进效果。

在技术方法上，研究采用APSIM Next Generation模型，通过R语言apsimx包的optim_apsimx函数实现参数优化，对比了原始模型（Model 1）与改进模型（Model 2）的性能差异。关键创新在于用深度解析的分解动力学替代传统的惰性碳库假设，并通过中国五大农业生态区的长期定位试验数据（0-100 cm分层SOC含量、作物产量等）进行验证。

模型性能验证
改进模型将多层SOC预测的R²从0.75提升至0.93，相对均方根误差(RRMSE)从20%降至7%。尤其在40-100 cm深层，原始模型预测的SOC损失被证实是高估的——例如在河南封丘站点，改进模型预测的深层碳损失量仅为原始模型的1/9。

参数优化规律
深度衰减系数α呈现显著地域差异（0.05-0.48），华北平原站点（栾城、封丘）的α值显著高于黄土高原站点（合阳），暗示粘粒含量和钙离子桥接作用可能影响SOC垂直稳定性。微生物碳利用效率(CUE)优化值在改进模型中更趋合理（0.24-0.67 vs 原始模型0.11-0.85）。

管理情景预测
深翻100 cm配合秸秆全还田(T100R1)展现出最强固碳潜力，在山东禹城站点预测的0-1 m SOC增量达128.6 Mg ha^-1，其中30-100 cm贡献占64%。但值得注意的是，氮肥需求同步增加21-44 kg ha^-1，反映深层碳氮耦合的"养分陷阱"效应。

讨论与展望
该研究首次在农业系统模型中实现了SOC分解速率的垂直解析，解决了传统模型"重表土轻底土"的固有缺陷。深翻实践的固碳效益评估需权衡能源投入与碳足迹——在河北栾城等粘质土区，1米深翻可激发78%的深层碳汇潜力；而在新疆阜康等砂质土区，效益则不足15%。研究建议将深度解析模型与根系表型组学结合，为培育深根作物品种提供理论支撑。论文发表于《Soil 》期刊，为"4 per 1000"土壤增碳倡议提供了精准模拟工具，同时警示单纯依赖表土固碳数据可能严重低估农业碳中和潜力。未来需建立全国尺度的剖面碳监测网络，并探索生物炭深施等低耗能替代措施。